package org.example.domain.strategy.service.armory;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.example.domain.strategy.model.entity.StrategyAwardEntity;
import org.example.domain.strategy.model.entity.StrategyEntity;
import org.example.domain.strategy.model.entity.StrategyRuleEntity;
import org.example.domain.strategy.repository.IStrategyRepository;
import org.example.types.common.Constants;
import org.example.types.enums.ResponseCode;
import org.example.types.exception.AppException;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.Resource;
import java.math.BigDecimal;
import java.math.RoundingMode;
import java.security.SecureRandom;
import java.util.*;

@Service
@Slf4j
public class StrategyArmoryDispatch implements IStrategyArmory, IStrategyDispatch {

    @Resource
    private IStrategyRepository strategyRepository;

    @Override
    public boolean assembleLotteryStrategyByActivityId(Long activityId) {
        Long strategyId = strategyRepository.queryStrategyIdByActivityId(activityId);
        return assembleLotteryStrategy(strategyId);
    }

    /**
     * 抽奖策略装配
     * @param strategyId
     */
    @Override
    public boolean assembleLotteryStrategy(Long strategyId) {
        ///1.查询策略配置，根据策略id查询奖品配置的信息
        ///比如抽奖的 “规则”（有什么奖、中率多少），需要先拿到这些规则才能做后续处理
     List<StrategyAwardEntity> strategyAwardEntities = strategyRepository.queryStrategyAwardList(strategyId);
     /// 2.缓存奖品库存【用于decr扣减库存使用】
        for (StrategyAwardEntity strategyAwardEntity : strategyAwardEntities) {
            Integer awardId = strategyAwardEntity.getAwardId();
            Integer awardCount = strategyAwardEntity.getAwardCount();
            cacheStrategyAwardCount(strategyId,awardId,awardCount);
        }
     /// 3.1默认装配配置【全量抽奖概率】
     assembleLotteryStrategy(String.valueOf(strategyId),strategyAwardEntities);
     ///3.2.权重策略配置-适用于rule_weight 权重规则配置
    StrategyEntity strategyEntity = strategyRepository.queryStrategyEntityByStrategyId(strategyId);
    //查出权重
    String ruleWeight = strategyEntity.getRuleWeight();
    if (ruleWeight == null) {
        return true;
      }
    StrategyRuleEntity strategyRuleEntity = strategyRepository.queryStrategyRule(strategyId,ruleWeight);
    if (strategyRuleEntity == null) {
        throw new AppException(ResponseCode.STRATEGY_RULE_WEIGHT_IS_NULL.getCode(),ResponseCode.STRATEGY_RULE_WEIGHT_IS_NULL.getInfo());
    }
    //获取权重值
    Map<String, List<Integer>> ruleWeightValueMap = strategyRuleEntity.getRuleWeightValues();
        Set<String> keys = ruleWeightValueMap.keySet();
        // 遍历每个场景，为每个场景生成独立的抽奖配置
        for (String key : keys) {
            List<Integer> ruleWeightValues = ruleWeightValueMap.get(key);// 该场景下有效的奖品ID
            // 复制基础奖品列表，过滤出当前场景下有效的奖品
            ArrayList<StrategyAwardEntity> strategyAwardEntitiesClone = new ArrayList<>(strategyAwardEntities);
            strategyAwardEntitiesClone.removeIf(entity -> !ruleWeightValues.contains(entity.getAwardId()));
            // 用“策略ID_场景key”作为新key，为该场景生成独立配置
            //原本在assembleLotteryStrategy方法里存入的key是
            // Constants.RedisKey.STRATEGY_RATE_RANGE_KEY + key
            assembleLotteryStrategy(String.valueOf(strategyId).concat("_").concat(key), strategyAwardEntitiesClone);
        }
        return true;
    }

    private void cacheStrategyAwardCount(Long strategyId, Integer awardId, Integer awardCount) {
       String cacheKey = Constants.RedisKey.STRATEGY_AWARD_COUNT_KEY + Constants.UNDERLINE + awardId;
       strategyRepository.cacheStrategyAwardCount(cacheKey,awardCount);
    }

    /**
     * 抽奖*装配*（主要是装配这个动作）
     * @param key
     * @param strategyAwardEntities
     */
    public void assembleLotteryStrategy(String key,List<StrategyAwardEntity> strategyAwardEntities){
        ///1.获取最小概率值
        //对流中的每个StrategyAwardEntity对象提取出其中的awardRate
        BigDecimal minAwardRate = strategyAwardEntities.stream()
                .map(StrategyAwardEntity::getAwardRate)
                //从流中的概率值里，找到「最小的那个值」。
                .min(BigDecimal::compareTo)
                .orElse(BigDecimal.ZERO);
        /// 2. 获取概率值总和
        BigDecimal totalAwardRate = strategyAwardEntities.stream()
                .map(StrategyAwardEntity::getAwardRate)
                .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
        /// 3. 用 1 % 0.0001 获得概率范围，百分位、千分位、万分位
        //totalAwardRate.divide(除数, 保留小数位数(0位不保留也就是取整), 舍入模式（向上取整）)totalAwardRate/minAwardRate
        //rateRange的意义
        // 找一个数 N，让最小概率 minAwardRate × N 结果是整数（且至少为 1，避免 0 个位置）；
        //同时，所有概率 awardRate × N 也得是整数（保证每个奖品都有整数个位置
        //使用minAwardRate的意义就是要保证所有奖品（尤其是小概率奖品）都能获得合理的位置数
        BigDecimal rateRange = totalAwardRate.divide(minAwardRate, 0, RoundingMode.CEILING);

        /// 4. 生成策略奖品概率查找表「这里指需要在list集合中，存放上对应的奖品占位即可，占位越多等于概率越高」
        //最终将抽象的百分比换成了实际占位，比如0.01最后算出占10个位置，存入对应的awardID当成value再打乱，通过随机数代表位置取
        //new ArrayList<>(rateRange.intValue())不是 “要创建的数组元素”，而是 “集合的初始容量”
        ArrayList<Integer> strategyAwardSearchRateTables = new ArrayList<>(rateRange.intValue());
        for (StrategyAwardEntity strategyAward : strategyAwardEntities) {
            Integer awardId = strategyAward.getAwardId();
            BigDecimal awardRate = strategyAward.getAwardRate();
            // 计算出每个概率值需要存放到查找表的数量，循环填充
            //rateRange × awardRate ——用总数乘以比例，得到该比例对应的具体数量。
            for (int i = 0; i < rateRange.multiply(awardRate).setScale(0, RoundingMode.CEILING).intValue(); i++) {
                strategyAwardSearchRateTables.add(awardId);
            }
        }

        /// 5. 对存储的奖品进行乱序操作
        Collections.shuffle(strategyAwardSearchRateTables);

        /// 6. 生成出Map集合，key值，对应的就是后续的概率值。通过概率来获得对应的奖品ID
        HashMap<Integer, Integer> shuffleStrategyAwardSearchRateTable = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < strategyAwardSearchRateTables.size(); i++) {
            shuffleStrategyAwardSearchRateTable.put(i, strategyAwardSearchRateTables.get(i));
        }

        /// 7. 存放到 Redis
        //三个参数的意义：抽奖策略ID、策略范围值、打乱后的“索引→奖品ID”映射表
        strategyRepository.storeStrategyAwardSearchRateTable(key,
                strategyAwardSearchRateTables.size(), shuffleStrategyAwardSearchRateTable);

    }

    /**
     * 随机抽奖（用户点击 “抽奖” 时，根据装配好的策略，返回一个随机中奖奖品 ID）
     * @param strategyId
     * @return
     */
    @Override
    public Integer getRandomAwardId(Long strategyId) {
        // 分布式部署下，不一定为当前应用做的策略装配。也就是值不一定会保存到本应用，而是分布式应用，所以需要从 Redis 中获取。
        // 获得生成的范围阈值
        int rateRange = strategyRepository.getRateRange(strategyId);
        // 通过生成的随机值，获取概率值奖品查找表的结果
        return strategyRepository.getStrategyAwardAssemble(String.valueOf(strategyId), new SecureRandom().nextInt(rateRange));
    }

    @Override
    public Integer getRandomAwardId(Long strategyId, String ruleWeightValue) {
        String key = String.valueOf(strategyId).concat("_").concat(ruleWeightValue);
        // 分布式部署下，不一定为当前应用做的策略装配。也就是值不一定会保存到本应用，而是分布式应用，所以需要从 Redis 中获取。
        // 获得生成的范围阈值
        int rateRange = strategyRepository.getRateRange(key);
        // 通过生成的随机值，获取概率值奖品查找表的结果
        return strategyRepository.getStrategyAwardAssemble(key, new SecureRandom().nextInt(rateRange));
    }

    @Override
    public Boolean subtractionAwardStock(Long strategyId, Integer awardId,Date endDateTime) {
        String cacheKey = Constants.RedisKey.STRATEGY_AWARD_COUNT_KEY + Constants.UNDERLINE + awardId;
        return strategyRepository.subtractionAwardStock(cacheKey,endDateTime);
    }
}
